水下激光扫描成像系统及其在冷泉研究中的应用

利用深潜器及其搭载光学设备获得重点调查区的高分辨率影像资料是深远海调查的重要内容,对于研究冷泉、热液等特殊海底环境及其生态系统的组成、空间规模、分布特征以及演化规律具有重要意义。主要介绍了搭载于"发现"ROV的4 500m级L1000型图像和激光扫描系统及其应用实例。利用该系统拍摄并带有位置信息的海底高清照片,首次获得了台西南冷泉区的高清全幅海底拼接图像,并根据该拼接图像对台西南冷泉区的海底特征、空间分布规律和规模进行了直观分析和量化研究,有效地提高了我国深远海近海底测绘的能力。     

图像融合在遥感中的应用

介绍了关于低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像相融合的一些方法。图像融合的目的是为了获取高分辨率的多光谱图像,它既包含了多光谱信息又具有全色图像的高空间分辨率特点。图像融合在遥感中的主要目的在于尽量保持图像的光谱信息．以便用于土地覆盖分类等领域,这一点与其在军事应用和计算机辅助设计领域有所不同。阐述了如何在不使用高分辨率的全色图像情况下进行融合的方法,由于同时获取的多光谱图像之间存在亚像元级的偏移现象,将位移量作为附加信息来有效提高采样频率,以此获取高空间分辨率信息。最后选取了SPOT卫星的多光谱图像作为例子．对文中所阐述的算法进行了试验,并对试验结果作了比较分析。     

利用监督分类快速提取分层设色图件中数据的方法

为了快速将分层设色图件中象元的颜色值转化为具有实际意义的属性标识或物理、化学参数值,从而提取分层设色图件中包含的数据,作者提出了根据不同颜色分量(RGB)构建颜色特征空间,基于最小距离监督分类方法快速提取分层设色图件中数据的方法。使用该方法对东半球海域海面水汽分布数据进行提取,取得了良好的效果。该方法可以广泛应用于物理海洋、环境科学、地质调查、地理信息系统建库等多个行业领域的数据提取工作中。     

基于SonarWiz的多波束声纳图像智能底质分类技术研究

多波束回波强度信息与海底底质类型具有较强的相关性,通过海底声纳图像能够实现底质类型的划分.为提高海底底质分类质量,依托SonarWiz的智能底质分类优势,在海底声纳图像纹理特征自动分类基础上,引入地形属性信息修正分类结果.以三亚崖州湾附近海域为例,基于实测海底地形数据和海底表面声纳图像,利用数据处理技术和图像分类方法,...     

弱辐射特征遥感影像的自动伽马校正

为了有效地消除光照不均对成像效果的影响,还原原始图像信息,通过分析Gamma校正函数及对函数包含参数的适应性实验,研究并提出了依据原始图像像素分布自动确定Gamma函数参数值的伽马校正方法,实现了弱辐射特征图像的自动灰度修正。对近海区域的遥感影像进行了辐射校正实验,证明该方法对弱辐射特征的遥感影像有很好的校正效果。     

基于分块分形编码的多姿态、表情人脸图像检索

利用图像分形编码中定义域块和最小均方误差一一对应的特点，提出了1种基于分形编码的多姿态、表情的人脸图像检索方法。该方法将待检索图像分割为相同大小的值域块，然后将每一值域块按给定的定义域块进行分形编码，得到最小均方误差，计算该最小均方误差与图像库中最小均方误差的欧氏距离。将待检索图像所有值域块的欧氏距离求平均，此平均欧氏距离较小的几幅图像即为检索出的图像。实验证明该方法能够准确地检索出图像库中存储的同一人的不同姿态、表情的图像。     

基于改进U-Net的海岸线提取方法

遥感影像海陆分割对于海岸线提取及其动态监测具有重要意义。传统的基于光谱特征和图像处理的海岸线识别和提取方法,在面对高分辨率遥感图像复杂的纹理和空间分布时,只能生成具有局限性的图像特征结果,且分割结果准确率不高。本文将深度卷积神经网络应用于高分遥感图像的海陆分割问题,并在经典编码器-解码器结构的基础上进行了创新。首先,为了降低调参难度引入批归一化层,降低了网络对参数的尺度和初始值的敏感度;其次,采用转置卷积代替传统卷积,在模型训练过程中通过梯度递减算法,不断更新参数权值,显著提高语义分割的精度。利用研究区域高分一号遥感图像数据对于人工岸线及自然岸线的分割实验结果显示:相较于经典U-Net与SegNet,改进U-Net网络,对于各种自然岸线和人工岸线具有更低的边界模糊度和更准确的分割结果,对于自然岸线的提取结果,漏检、错检现象较少;对于人工岸线的提取具有更大的感受野,能够提取岸线的空间结构信息,避免误分类。面对日益丰富的高分辨率的遥感影像数据源,基于改进U-Net的海岸线提取,能更好地保留边界信息且具备更优的语义分割效果,可以更为准确地挖掘高分遥感影像的空间分布特征、纹理特征以及光谱特征,...     

基于分形插值及小波增强的海岸带遥感图像处理

用分形插值方法和小波对比敏感度增强算法,对海岸带遥感卫星图像进行处理。分形插值方法用来进行图像的放大,由于自然图像并非理想FBR,放大后图像的边缘会出现模糊。为补偿放大后图像的细节特征及纹理信息,采用基于小波多尺度的对比敏感度增强算法对放大后的图像进行增强。实验表明,在遥感卫星图像的处理中,该方法能对特定区域进行局部放大,且能保持原始图像的细节特征及纹理信息,具有很好的实用性。     

基于卫星图像的北极浮冰大小分布特征分析

随着全球气候变暖,海冰厚度逐渐变小,海冰面积逐渐缩小,开阔海域的面积越来越大,北极地区海冰也越来越容易受到海浪的侵袭导致浮冰发生破碎,加速海冰融化。因此在全球气候变暖的环境下,分析浮冰大小分布特征,对于研究北极海区的动量和热量收支有着重要意义,同时有助于改进现有的海冰模型。文中基于3种不同空间分辨率的卫星图像,利用限制增长法分析了2014年夏秋季转化季节波弗特海和楚科奇海的浮冰大小分布特征,所用的卫星图像包括Medea图像,RADARSAT-2图像以及Landsat 8图像,3种图像的空间分辨率分别为1 m,15 m和100 m。不同的空间分辨率为研究浮冰大小总体分布特征提供了一个广泛的数据基础,能够更充分地研究不同尺寸的浮冰大小分布。采用的限制增长法,能够自动识别并提取出浮冰,最终得到浮冰大小分布特征满足幂律分布形式,幂指数的范围在0.8~1.91之间,较大的浮冰对应的幂指数也相应较大,且随着远离海冰边界的距离,幂指数有增大的趋势。处于在夏秋转换季节,部分浮冰开始发生冻结,小尺度浮冰数量逐渐减少。     

数字图像融合技术在摄影测量中的应用

为了解决单一遥感图像的信息不足,设计了面向摄影测量的数字图像融合系统,综合应用多源遥感图像,有效提高图像的空间分辨率和光谱分辨率,以满足境内困难地区和境外目标的地形图测绘生产的需要,讨论了面向摄影测量的数字图像融合系统的设计思路,并介绍了应用该系统生成的融合图像在摄影测量生产中的应用情况。     

保持局域特征的多源海冰图像融合与分类

本文提出一种保持局域特征的多源海冰图像融合方法,并在此基础上进行海冰分类。本文提出的多源海冰图像融合方法包括保持空间局域融合和保持特征局域融合两方面。首先,通过学习得到投影矩阵和相似矩阵。投影矩阵将多源像素进行投影变换,得到保留像素空间局域特性的融合向量。相似矩阵度量像素特征间的相似性,通过拉普拉斯特征分解,得到保留像素特征局域相似性的融合向量。然后,将空间融合向量和特征融合向量进行像素综合,得到融合图像。在此基础上,本文设计一种滑动集成分类方法进行融合图像像素分类。提出的分类方法利用滑动集成的特点,在分类时增强刻画了海冰局域特性。由于本文的保持局域融合框架不仅刻画了海冰在物理空间中的邻接关系,而且考虑不同海冰类型的特征关系,因此其在多源图像（多光谱和合成孔径雷达（SAR）图像）的海冰分类任务中表现优异。实验结果表明本文提出的基于保持局域特征融合的多源海冰图像分类方法有效提升了海冰分类精度。     

SPOT、QuickBird卫星遥感数据提取东沙岛植被信息的比较

基于植被的光谱特征,利用监督分类、植被指数(NDV I)和目视解译等方法,分别用SPOT-5、Q u ickB ird高分辨率卫星遥感影像对东沙岛植被信息进行提取,并作了比对分析。研究结果表明:利用高分辨率遥感图像对东沙岛等小型岛屿的植被信息提取是可行的;SPOT-5多光谱数据具备了提取小型海岛植被信息、掌握其植被覆盖状况的能力;与SPOT-5多光谱数据相比,Q u ickB ird多光谱数据在植被精细分类信息的提取方面更具优势。     

一种自动分类的加权模糊C均值图像分割算法

加权模糊C均值算法(WFCM)是1种有效的图像分割算法,该算法的分类数需要人工确定。为了提高算法的自动化程度,本文提出了先采用基于直方图平滑的峰点检测方法自动确定图像的分类数,再利用WFCM分割图像的算法。大量实验结果显示,此算法能够正确地对图像分类,并且合理地分割图像。     

IHS变换与小波变换相结合的ETM+影像融合技术

多分辨率影像融合技术已广泛应用于遥感影像处理方面,针对ETM＋多光谱影像和全色影像融合中存在的光谱失真现象,提出了一种改进的ETM＋影像融合方法。该方法首先对多光谱影像进行IHS变换;然后将全色影像进行小波分解,利用亮度分量替换小波分解后的近似分量,进行小波逆变换得到新的亮度分量;最后进行IHS逆变换得到融合影像。试验结果表明,融合后的影像在保持多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果。     

全极化合成孔径雷达近岸风场反演研究

Coastal winds are strongly influenced by topology and discontinuity between land and sea surfaces. Wind assessment from remote sensing in such a complex area remains a challenge. Space-borne scatterometer does not provide any information about the coastal wind field, as the coarse spatial resolution hampers the radar backscattering. Synthetic aperture radar （SAR） with a high spatial resolution and all-weather observation abilities has become one of the most important tools for ocean wind retrieval, especially in the coastal area. Conventional methods of wind field retrieval from SAR, however, require wind direction as initial information, such as the wind direction from numerical weather prediction models （NWP）, which may not match the time of SAR image acquiring. Fortunately, the polarimetric observations of SAR enable independent wind retrieval from SAR images alone. In order to accurately measure coastal wind fields, this paper proposes a new method of using co-polarization backscattering coefficients from polarimetric SAR observations up to polarimetric correlation backscattering coefficients, which are acquired from the conjugate product of co-polarization backscatter and cross-polarization backscatter. Co-polarization backscattering coefficients and polarimetric correlation backscattering coefficients are obtained form Radarsat-2 single-look complex （SLC） data.The maximum likelihood estimation is used to gain the initial results followed by the coarse spatial filtering and fine spatial filtering. Wind direction accuracy of the final inversion results is 10.67 with a wind speed accuracy of 0.32 m/s. Unlike previous methods, the methods described in this article utilize the SAR data itself to obtain the wind vectors and do not need external wind directional information. High spatial resolution and high accuracy are the most important features of the method described herein since the use of full polarimetric observations contains more information about the space measured.This article is a useful addition to the work of independent SAR wind retrieval. The experimental results herein show that it is feasible to employ the co-polarimetric backscattering coefficients and the polarimetric correlation backscattering coefficients for coastal wind field retrieval.     

基于非锐化掩模引导滤波的水下图像细节增强算法研究

针对水下图像对比度偏低,细节模糊的问题,本文提出基于非锐化掩模引导滤波的细节增强方法。首先由原始图像做引导图进行滤波得到细节层图像,并对细节层使用噪声检测的中值滤波去除斑点噪声;然后对原始图像进行基于均值滤波的非锐化掩模,得到锐化图像,并将锐化图像作为引导图对原始图像进行引导滤波,获取基础层图像;最后将滤波后的细节层进行增益后与引导滤波获取的基础层进行叠加,达到增强水下图像细节的目的。并通过信息熵、局部对比度和平均梯度3种客观评价指标对图像处理结果进行了对比分析,主观和客观测试结果表明,本文采用的算法能够有效提高图像对比度以及增强细节信息,有利于提高水下图像资料解释的准确性。     

侧扫声纳图像增强技术

随着海洋探测技术的飞速发展,侧扫声纳的图像质量和定位精度迅速提高,其应用日益广泛和深入。在声纳图像判读分析时,常常需要进行辐射改正和均衡增强。根据海底地貌声纳图像的特点,归纳了几种有效、适用的图像增强方法,并建立了声纳图像分析软件。     

SPOT遥感影像处理技术以及在青岛市海洋功能区划中的应用

青岛市海洋功能区划中，大范围采用了法国高分辨率陆地卫星SPOT-5HRG 1A级遥感数据。利用Geoimage遥感影像处理软件对数据进行了处理．包括：遥感影像的正射纠正、辐射处理和不同分辨率影像地融合等，获得了高空间分辨率和良好的光谱分辨率的遥感图像。很好的识别出青岛海岸带地区地物分布特征。为海洋功能区划底图补充了真实而丰富的信息．